基于数据流挖掘方法的高速网络入侵检测研究
| 中文摘要 | 第1页 |
| 英文摘要 | 第4-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-10页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·课题研究内容与意义 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容及论文安排 | 第10-11页 |
| 第二章 DS_NIDS 体系结构 | 第11-20页 |
| ·网络发展与入侵检测系统 | 第11-12页 |
| ·高速网络入侵检测面临的问题及解决方法 | 第12-14页 |
| ·体系结构图及简要描述 | 第14-16页 |
| ·DS_NIDS 多线程设计 | 第16-18页 |
| ·DS_NIDS 的部署 | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于核与克隆选择的特征选择算法 | 第20-27页 |
| ·特征选择的研究现状 | 第20页 |
| ·问题描述 | 第20-22页 |
| ·克隆选择算法 | 第21-22页 |
| ·粗糙集的核属性 | 第22页 |
| ·基于核与克隆选择算法的特征选择算法 | 第22-24页 |
| ·亲合度函数 | 第22页 |
| ·编码方式 | 第22-23页 |
| ·算法描述 | 第23-24页 |
| ·实验结果及分析 | 第24-26页 |
| ·实验结果 | 第24-26页 |
| ·算法分析 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 代价敏感的入侵特征选择算法 | 第27-35页 |
| ·入侵特征选择中存在的问题 | 第27页 |
| ·入侵特征选择的方法 | 第27-29页 |
| ·执行代价 | 第27-28页 |
| ·免疫克隆选择算法 | 第28-29页 |
| ·核属性的计算 | 第29页 |
| ·算法 | 第29-31页 |
| ·抗体编码 | 第29页 |
| ·亲和度描述 | 第29-30页 |
| ·初始化方式 | 第30页 |
| ·算法流程 | 第30-31页 |
| ·实验分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第五章 基于语义距离的异常入侵检测算法 | 第35-45页 |
| ·异常入侵检测方法 | 第35-36页 |
| ·基于粗糙集的分类重要性 | 第36-37页 |
| ·使用网络本体对离散属性间距离的计算 | 第37-40页 |
| ·基于语义距离的最近邻方法 | 第40-41页 |
| ·数据预处理――计算w_f | 第40页 |
| ·算法描述 | 第40-41页 |
| ·实验 | 第41-44页 |
| ·实验设计 | 第41-42页 |
| ·实验结果分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第六章 基于多分类器的在线入侵检测 | 第45-57页 |
| ·数据流挖掘与入侵检测 | 第45-46页 |
| ·网络数据流模型 | 第46-47页 |
| ·模型偏移的问题 | 第47-49页 |
| ·错误率分析 | 第49-51页 |
| ·算法及实验分析 | 第51-55页 |
| ·用于比较的算法 | 第52页 |
| ·数据流 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第七章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间发表的学术论文和参加科研情况 | 第64页 |
